Вопрос или проблема
Я провожу кампанию по email-рассылке. Перед тем как отправить письма пользователям, я разделил свою пользовательскую базу на опытную и контрольные группы (50-50). Я разделил группы так, чтобы не было разницы в поведении пользователей. Я отправил письма только опытной группе.
У меня есть несколько других метрик для оценки успешности кампании, кроме CTR и открываемости писем. Я измерял различные бизнес-метрики за 7 дней до и после даты отправки письма для обеих групп. Я получил прирост 10% для опытной группы и 4,5% для контрольной группы.
Мой вопрос заключается в следующем: должен ли я проводить тест на статистическую значимость результатов опытной и контрольной групп? Или я могу просто сказать, что опытная группа работает лучше, чем контрольная, потому что 10% > 4,5%?
Примечание: Это не проект в виде задания. Я занимаюсь проектом по рекомендации писем.
Вы не можете напрямую сказать, что опытная группа работает лучше контрольной, потому что 10% > 4,5%. Кроме того, вы можете провести тест на статистическую значимость, чтобы выяснить, является ли разница в двух долях случайной, т.е. колебаниями выборки на определенном уровне альфа. Здесь вы можете применить t-тест.
Да, я считаю, что вы должны провести тест на статистическую значимость результатов опытной и контрольной групп, даже если опытная группа показывает более высокий прирост (10% против 4,5%).
Ответ или решение
Вопрос о том, нужно ли проводить статистический тест на значимость результатов почтовой кампании, является ключевым для правильной интерпретации данных. Давайте подробно рассмотрим ситуацию, основанную на описанных условиях.
Введение в задачу
Ваша почтовая кампания предполагает разделение пользовательской базы на две группы: контрольную и тестовую (50-50). Вы отправили электронные письма только тестовой группе и зафиксировали изменения в бизнес-метриках на протяжении 7 дней до и после отправки. Результаты показывают, что тестовая группа добилась роста на 10%, тогда как контрольная группа – на 4,5%.
Необходимость статистического тестирования
Хотя на первый взгляд разница в показателях может показаться значительной, не следует торопиться с выводами. Увеличение в 10% по сравнению с 4,5% не является достаточным основанием для утверждения, что тестовая группа результативнее контрольной. Вот почему:
-
Случайные колебания:
Результаты могут быть следствием случайных колебаний. Выборка пользователей, даже если она изначально была равномерно распределена, может по-прежнему показывать вариации в поведении, которые не обусловлены почтовой кампанией. -
Статистическая значимость:
Для того чтобы установить, является ли разница между группами статистически значимой, необходимо провести тест на значимость. Это может быть t-тест, z-тест или другие подходящие методы, в зависимости от распределения ваших данных. -
Alpha уровень:
Установите уровень значимости, обычно равный 0.05. Если результаты теста покажут, что p-значение меньше этого уровня, вы можете отвергнуть нулевую гипотезу, которая утверждает, что между группами нет разницы.
Рекомендации по проведению теста
-
Выбор теста:
- t-тест: Подходит, если данные имеют нормальное распределение и измеряют непрерывные переменные.
- Z-тест для пропорций: Если результат представляется в виде долей (например, конверсий), этот тест будет более уместным.
-
Проверка предварительных условий:
Перед проведением теста убедитесь, что данные соответствуют условиям использования выбранного теста, включая независимость наблюдений и нормальное распределение (если необходимо). -
Интерпретация результатов:
Если тест показывает статистическую значимость, это даст вам основание для утверждения, что почтовая кампания действительно оказала влияние. Если же результаты незначительны, важно признать, что разница могло быть случайной.
Заключение
Да, вам следует провести тест на статистическую значимость, прежде чем делать окончательные выводы о результатах вашей почтовой кампании. Только так вы сможете уверенно определить, был ли рост результатов в тестовой группе результатом успешной кампании или просто случайным колебанием. Статистическое тестирование добавляет научную строгость и обоснованность вашим выводам, что особенно важно в области маркетинга и анализа данных.